LLM چیست؟

این روزها با چند دستور ساده می‌توان از انواع خدمات هوش مصنوعی مانند ترجمه خودکار، تولید محتوا، ساخت تصویر و ویدیو استفاده کرد. اما در سوی دیگر، این قابلیت‌ ها به لطف در دسترس بودن مدل‌ های زبانی بزرگ (LLM) به کاربران رسیده است.

مدل‌ های زبانی بزرگ یک مدل یادگیری ماشینی بسیار پیشرفته و پیچیده هستند که می‌توانند با آموزش بر روی حجم عظیمی از داده، به تولید محتوای خودکار بپردازند.

اما مدل زبانی بزرگ چیست و چگونه کار می‌کند؟ در این مقاله به این موضوع و موضوعات مربوط به آن پرداخته ایم.

LLM چیست؟

مدل‌ های زبانی بزرگ (LLM) شبکه‌ های عصبی مصنوعی هستند که می‌توانند زبان انسانی را درک، پردازش و تولید کنند. این مدل‌ ها به دلیل داشتن تعداد بسیار زیاد پارامتر های مدل و حجم عظیم داده‌ های متنی آموزشی، “بزرگ” خوانده می‌شوند. این تعریف مختصر مفهوم مدل زبانی بزرگ را ارائه می‌دهد. در ادامه، به تفصیل بیشتر درباره این مدل‌ ها توضیح خواهیم داد.

ما به‌ عنوان انسان، متن را به‌ عنوان مجموعه‌ ای از کلمات درک می‌کنیم. جملات دنباله‌ ای از کلمات هستند. اسناد دنباله‌ ای از فصل‌ ها، بخش‌ ها و پاراگراف‌ ها هستند. با این‌ حال، برای رایانه‌ ها، متن صرفاً دنباله‌ ای از کاراکترها است. برای توانمندسازی ماشین‌ ها به‌ منظور درک متن، می‌توان مدلی مبتنی بر شبکه های عصبی بازگشتی ساخت. این مدل یک کلمه یا کاراکتر را در یک‌زمان پردازش می‌کند و یک خروجی را پس از اعمال کل متن ورودی ارائه می‌دهد. این مدل‌ ها خیلی خوب کار می‌کنند، با این تفاوت که گاهی اوقات وقتی به پایان کار می‌رسند، آنچه را که در ابتدای دنباله اتفاق افتاده فراموش می‌کنند.

LLM‌ ها مدل‌ های ماشینی بسیار پیچیده و پیشرفت ه‌ای هستند که از طریق آموزش با حجم عظیمی از داده‌ ها، توانایی‌ های زبانی پیچیده‌ ای مانند ترجمه، تولید محتوا و حتی ساخت تصاویر را به دست آورده‌ اند. این قابلیت‌ ها با استفاده از دستورات ساده در دسترس کاربران قرار گرفته است. با این حال، درک چگونگی عملکرد این مدل‌ های پیچیده برای کاربران عادی دشوار است. در ادامه این مقاله به بررسی بیشتر ماهیت و چگونگی کارکرد مدل‌ های زبانی بزرگ پرداخته شده است.

مدل‌ های زبانی بزرگ برای اجرای وظایف خود از عناصر و فرآیندهای متنوعی استفاده می‌کنند. یکی از اصلی‌ترین این اجزا، شبکه‌ های عصبی عمیق است. این شبکه‌ ها با داشتن تعداد زیادی لایه و مسیرهای انتقال اطلاعات، قادر به تجمیع و پردازش اطلاعات زبانی هستند.

علاوه بر این، مدل‌ های زبانی بزرگ از رویکرد یادگیری انتقالی بهره می‌برند. در این روش، ابتدا مدل با استفاده از مجموعه داده‌ های متنی گسترده آموزش داده می‌شود. سپس، این دانش آموخته شده از طریق وزن‌ دهی به کلمات و جملات به مدل‌ های کوچک‌تر منتقل می‌شود. این امر باعث ایجاد مدل‌های قدرتمندتر و در عین حال کارآمدتر می‌شود.

یکی دیگر از مؤلفه‌ های اصلی مدل‌ های زبانی بزرگ، فرآیند پردازش زبان طبیعی است. این فرآیند شامل مراحلی چون تجزیه‌ و تحلیل دستوری، درک معنایی، شناسایی موضوعات و احساسات است که در نهایت به تولید خروجی مناسب منجر می‌شود. همچنین، اهمیت بازخورد و ارزیابی مداوم نیز در توسعه و بهبود این مدل‌ ها قابل توجه است.

در کنار این موارد، عوامل دیگری نیز در ساختار و عملکرد مدل‌ های زبانی بزرگ دخالت دارند، از جمله معماری سخت‌ افزاری، مصرف انرژی و محاسباتی، و طراحی واسط کاربری. در مجموع، مدل‌ های زبانی بزرگ به‌ عنوان ابزارهای قدرتمندی در حوزه‌ های مختلف زبانی و ارتباطی مورد استفاده قرار می‌گیرند و تحقیقات و توسعه‌ های آینده در این زمینه بسیار امید بخش است.

مدل‌ های زبانی بزرگ از طریق استفاده از شبکه‌ های عصبی و یادگیری انتقالی، توانایی‌ های زبانی پیشرفته‌ ای را توسعه داده‌ اند. این توانایی‌ ها شامل تشخیص الگو های زبانی، ترجمه ماشینی، تولید متون خودکار، پاسخ‌دهی به سوالات، تشخیص احساسات و انجام بسیاری از وظایف دیگر می‌شود.

در فرآیند آموزش، این مدل‌ ها با دریافت داده‌ های بزرگ و متنوع از متون، قادر به یادگیری ساختار ها، نماد ها و ارتباطات مختلف زبانی شده‌ اند. با استفاده از فرآیند یادگیری عمیق، آن‌ ها توانسته‌ اند الگو ها و ساختار های زبانی را از داده‌ های آموزشی استخراج کنند. این مدل‌ها به صورت تشخیصی و تولیدی عمل می‌کنند، به این معنی که می‌توانند متون را تشخیص دهند و درخواست‌ ها را با پاسخ‌ های مناسب جواب دهند.

مدل‌ های زبانی بزرگ در حال حاضر در زمینه‌ های مختلفی کاربرد دارند. در حوزه‌ ترجمه ماشینی، این مدل‌ ها قادر به ترجمه متون از یک زبان به زبان‌ های دیگر هستند. در زمینه‌ تولید متون خودکار، این مدل‌ ها می‌توانند مقالات، داستان‌ ها و حتی شعرهای جدید تولید کنند.

در حوزه‌ پاسخ‌دهی به سوالات، این مدل‌ ها قادر به درک سوالات و ارائه پاسخ‌ های مرتبط و مفید هستند. همچنین، در زمینه‌ تشخیص احساسات، این مدل‌ ها می‌توانند احساسات افراد را از متون استخراج کنند.

فراتر از این کاربردها، مدل‌ های زبانی بزرگ همچنین در حوزه‌ های دیگری مانند تحلیل متون، ایجاد خلاصه‌ های متنی، ایجاد محتوای آموزشی و حتی پشتیبانی از فرآیندهای تصمیم‌ گیری نیز کاربرد دارند. این مدل‌ ها با قابلیت‌ های گسترده‌ ای که دارند، در حال تغییر چشم‌ انداز فناوری و کاربردهای آن در زندگی روزمره هستند.

امروزه، مدل‌ های زبانی بزرگ یا Large Language Models کاربردهای فراوانی پیدا کرده‌ اند و به‌ شکل گسترده در ترجمه ماشینی، تولید محتوای خودکار، تشخیص احساسات متون، پاسخ‌ دهی به سوالات، تفسیر متون، پشتیبانی مشتریان و بسیاری دیگر از کاربرد ها در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

مدل زبانی بزرگ توانایی‌ های گسترده‌ ای در پردازش زبان طبیعی دارند و می‌توانند انواع عملیات‌ های مختلف را انجام دهند که در ادامه به برخی از آن‌ ها اشاره می‌ کنیم:

ترجمه ماشینی: یکی از مهم‌ترین کاربرد های مدل‌ های زبانی بزرگ است. این مدل‌ ها با شناسایی الگو ها و ساختار های زبانی در متون، توانایی ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر را دارند. این قابلیت امروزه مورد استفاده بسیاری از مردم در سراسر جهان قرار می‌گیرد

ترجمه ماشینی به کمک مدل‌ های زبانی بزرگ فرایندی است که در آن متن به طور خودکار از یک زبان به زبان دیگر ترجمه می‌شود. این مدل‌ ها با آموزش بر روی حجم عظیمی از داده‌ های موجود در زبان‌ های مختلف، الگو ها و قواعد زبانی را فرا می‌ گیرند و می‌ توانند متن را با دقت و سرعت بالایی به زبان مقصد ترجمه کنند.

یکی از مزایای استفاده از ترجمه ماشینی، دسترسی سریع به اطلاعات به زبان‌ های مختلف است. این قابلیت به ویژه برای کسب و کارها، محققان و افرادی که به اطلاعات بین‌ المللی نیاز دارند بسیار مفید است. همچنین ترجمه ماشینی می‌تواند هزینه‌های ترجمه انسانی را به طور قابل توجهی کاهش دهد.

تولید متن خودکار: مدل‌های زبانی بزرگ قابلیت تولید متون خودکار با موضوعات مشخص را دارند. این قابلیت امروزه برای نگارش انواع محتوا مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله مقالات، محتواهای وب و حتی داستان‌ها.

فرایند تولید متن خودکار به این صورت است که مدل‌ های زبانی با آموزش بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی، قادر به یادگیری الگوها و قواعد زبانی می‌شوند. زمانی که به این مدل‌ ها یک موضوع یا سرنخ اولیه داده شود، آن‌ها می‌توانند متن مرتبط با آن موضوع را به طور خودکار تولید کنند.

این فناوری برای ایجاد محتوای اولیه، افزایش بهره‌ وری و کاهش هزینه‌ های تولید محتوا بسیار مفید است. به عنوان مثال، شرکت‌ ها می‌ توانند از آن برای تولید پیش‌ نویس‌ های مقالات یا بلاگ‌ های خود استفاده کنند و سپس آن‌ ها را ویرایش و بهبود دهند. 

پاسخ‌دهی به سوالات: مدل‌ های زبانی بزرگ، توانایی پاسخ‌گویی به سؤالات کاربران را با دقت و کیفیت بالا دارند. این مدل‌ها با آموزش بر روی حجم عظیمی از داده‌ های متنی و اطلاعاتی، قادر به درک و پردازش سؤالات و ارائه پاسخ‌ های منطقی و متناسب می‌باشند.

در بسیاری از موارد، کیفیت و دقت پاسخ‌ های ارائه شده توسط این مدل‌ها حیرت‌ آور است. آن‌ها می‌ توانند به سؤالات متنوع و تخصصی در زمینه‌های مختلف پاسخ دهند و اطلاعات مرتبط را به صورت خلاصه و روان ارائه کنند. این قابلیت پاسخ‌ دهی به سؤالات کاربران، کاربرد های فراوانی در زمینه‌ های مختلف دارد.

تشخیص احساسات: مدل‌ های زبانی بزرگ قادر هستند که احساسات موجود در متون را تشخیص داده و ادراک کنند. این ویژگی بسیار مهم و کاربردی است، زیرا می‌تواند در تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان و تفسیر متون، نقش بسزایی ایفا کند.

این مدل‌ ها با آموزش بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی که اطلاعات عاطفی و احساسی را در خود دارند، می‌توانند الگو های زبانی و نشانه‌های مرتبط با احساسات را شناسایی کنند. بر این اساس، آن‌ ها قادر به تشخیص احساسات مثبت (مانند خوشحالی، رضایت) و احساسات منفی (مانند ناراحتی، خشم) در متون خواهند بود.

این قابلیت تشخیص احساسات کاربرد های متنوعی دارد. برای مثال، در تجزیه و تحلیل نظرات و بازخورد های مشتریان در مورد یک محصول یا خدمت، می‌توان با استفاده از این قابلیت، درک بهتری از احساسات و نگرش مشتریان به دست آورد. این اطلاعات می‌تواند به بهبود محصولات و خدمات و ارتقای رضایت مشتری کمک کند.

پشتیبانی مشتریان: مدل‌ های زبانی بزرگ می‌توانند نقش مهمی در بهبود پشتیبانی مشتریان ایفا کنند. این مدل‌ ها قابلیت پاسخ‌ گویی خودکار و سریع به سوالات و درخواست‌ های مشتریان را دارند. این ویژگی بسیار مفید است و می‌ تواند تجربه مشتریان را ارتقا دهد و رضایت آن‌ ها را افزایش دهد.

یکی از مزیت‌ های اصلی استفاده از این مدل‌ ها، امکان پاسخ‌ گویی ۲۴ ساعته به مشتریان است. مشتریان می‌توانند در هر زمان که نیاز دارند، سوالات خود را مطرح کنند و انتظار داشته باشند که به آن‌ ها پاسخ داده شود. این امر به افزایش رضایت مشتریان و بهبود تجربه آن‌ ها کمک می‌کند.

علاوه بر این، مدل‌ های زبانی بزرگ قابلیت یکپارچه‌ سازی با سایر سیستم‌ های شرکت مانند وب‌ سایت، اپلیکیشن و سیستم‌ های مدیریت ارتباط با مشتری را دارند. این امکان به شرکت‌ ها کمک می‌کند تا خدمات یکپارچه‌ تری را به مشتریان ارائه دهند.

تولید دیالوگ های طبیعی: یکی از قابلیت‌ های مهم مدل‌ های زبانی بزرگ، توانایی تولید مکالمات و دیالوگ‌ های طبیعی با انسان‌ ها است. این ویژگی بسیار کاربردی بوده و در بسیاری از برنامه‌ های چت رباتی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

مدل‌ های زبانی بزرگ با استفاده از الگوریتم‌ های پیشرفته پردازش زبان طبیعی، قادر به درک و تولید متون طبیعی و همچنین پاسخ‌ گویی به صورت گفت‌ و گویی هستند. این توانایی باعث می‌شود که تعامل بین انسان و ربات به صورت بسیار طبیعی و روان انجام شود.

امروزه می‌توان نمونه‌های متعددی از این چت ربات ها را به صورت رایگان در دسترس داشت. این چت ربات ها قادر هستند به سوالات کاربران پاسخ دهند، اطلاعات مفید ارائه کنند و حتی در موارد خاص مشاوره‌ های مفیدی ارائه دهند..

مدل‌ های زبانی بزرگ دارای توانمندی‌ های بسیار گسترده‌ ای در حوزه پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی هستند. موارد گفته‌ شده پیشتر، تنها نمونه‌ هایی محدود از این قابلیت‌ ها بودند. در واقع، این مدل‌ ها با توانایی ایجاد خروجی‌های متنی هوشمندانه، برای طیف وسیعی از شرایط و کاربرد ها قابل استفاده هستند.

به عنوان مثال، می‌توان از این مدل‌ ها در نوشتن محتوای آموزشی، تولید داستان‌ ها و متون ادبی، ایجاد سناریو های تعاملی برای بازی‌ های رایانه‌ ای، تحلیل متون تجاری و اقتصادی، خلاصه‌ سازی مقالات و اسناد طولانی و حتی پاسخ‌ گویی به سوالات پیچیده و چند بُعدی استفاده کرد.

نمونه هایی از مدل های زبان بزرگ

مدل‌ های زبانی بزرگ به‌ عنوان یکی از دستاورد های بسیار مهم در حوزه هوش مصنوعی، در سال‌های اخیر پیشرفت چشمگیری داشته‌ اند. این پیشرفت‌ ها به‌طور فزاینده‌ ای در زندگی روزمره ما نمود پیدا کرده است.

بسیاری از ما از ابزار های ترجمه‌ خودکار مانند گوگل ترنسلیت استفاده می‌کنیم که بر پایه مدل‌ های زبانی بزرگ عمل می‌کنند. همچنین، نام ChatGPT به‌ عنوان ابزاری برای تولید محتوا و پاسخ‌ گویی خودکار به سؤالات بر سر زبان‌ ها افتاده است. این موارد نشان‌ دهنده گسترش روزافزون استفاده از خروجی‌های مدل‌ های زبانی بزرگ در زندگی روزمره ماست.

در واقع، ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی در دنیای مدرن، منجر به ظهور سرویس‌ ها و قابلیت‌ هایی شده است که تا قبل از آن، تنها در فیلم‌ های تخیلی شاهد آن بوده‌ایم. این پیشرفت‌ ها به ما این امکان را می‌دهد که از طریق تعامل با این ابزار ها، به اطلاعات مفید دست یابیم، محتوای جذاب تولید کنیم و درک عمیق‌ تری از مسائل مختلف پیدا کنیم.

همان‌ طور که پیشتر اشاره شد، نسخه‌ های مختلف مدل GPT (Generative Pre-trained Transformer) مانند GPT-3.5 و GPT-4 که در سرویس پرطرفدار ChatGPT استفاده می‌شوند، از معروف‌ ترین کاربرد های مدل‌ های زبان بزرگ هستند. این ابزار توسط شرکت OpenAI توسعه داده شده و به عنوان یکی از مدل‌ های زبانی بزرگ و پیشرفته شناخته می‌شود.

بر اساس گزارش‌ها، مدل GPT-3 دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر است که این حجم بالای پارامترها، توانایی‌ های گسترده و بی‌ نظیری را در زمینه‌ های مختلف به همراه دارد. این مدل قادر است متون را به طور دقیق ترجمه کند، محتوای متنی جدید تولید نماید، به سؤالات پیچیده پاسخ دهد و در بسیاری از کاربرد های دیگر مورد استفاده قرار گیرد.

نکته قابل توجه آن است که مدل‌ های GPT نه تنها در سرویس ChatGPT به کار گرفته می‌شوند، بلکه پتانسیل استفاده در طیف گسترده‌ ای از برنامه‌ ها و خدمات دیگر را نیز دارند. به عنوان مثال، این مدل‌ ها می‌توانند در زمینه‌ هایی چون پردازش زبان طبیعی، تولید محتوا، آموزش و حتی توسعه نرم‌افزار نیز مورد استفاده قرار گیرند.

مدل‌ های زبانی بزرگ مانند GPT با قابلیت‌ های فوق‌ العاده خود، نقش بسیار مهمی در پیشرفت و گسترش کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره ایفا می‌کنند. این دستاوردها پتانسیل بالایی برای ارائه خدمات و راهکار های نوآورانه در آینده دارند.

علاوه بر مدل‌ های GPT که قبلاً مورد بحث قرار گرفتند، مدل T5 نیز از دیگر اعضای مشهور خانواده مدل‌ های زبان بزرگ محسوب می‌شود. این مدل توسط شرکت گوگل توسعه داده شده و توانایی تفسیر و تولید طیف گسترده‌ ای از متون را دارد.

مدل T5 با استفاده از روش‌ های پیشرفته هوش مصنوعی و شبکه‌ های عصبی، در وظایفی همچون ترجمه، پرسش و پاسخ و تفسیر متون، عملکرد مؤثری از خود نشان می‌دهد. به عبارت دیگر، این مدل قادر است متون را به درستی تفسیر کرده و محتوای جدیدی را بر اساس آن تولید نماید.

ویژگی‌ های منحصر به‌ فرد مدل T5 باعث شده است که این مدل در طیف گسترده‌ ای از کاربرد ها مورد استفاده قرار گیرد. از جمله این کاربرد ها می‌توان به بهبود عملکرد سیستم‌ های پرسش و پاسخ، ارتقای کیفیت ترجمه‌ های خودکار، تحلیل و خلاصه‌ سازی متون طولانی و حتی تولید محتوای خلاقانه اشاره کرد.

همچنین در کنار مدل‌ های GPT و T5، مدل BERT نیز از دیگر شاهکار های گوگل و یکی از پرچم‌ داران مدل‌ های زبانی بزرگ محسوب می‌شود. این مدل با توانایی‌ های چشمگیر خود در زمینه پردازش زبان طبیعی، نقش مهمی در پیشرفت این حوزه ایفا کرده است.

مدل BERT به طور ویژه در بهبود تشخیص الگو های زبانی موفق عمل کرده و در وظایفی همچون تشخیص احساسات، ترجمه ماشینی و تفسیر متون، عملکرد بسیار مؤثری از خود نشان داده است. این توانایی‌ ها باعث شده که BERT در ابزار های متنوعی مورد استفاده قرار گیرد.

به عنوان مثال، مدل BERT در موتور جستجوی گوگل، نرم‌ افزار آفیس مایکروسافت (مانند Word) و همچنین در انواع پروژه‌ های تحقیقاتی و استارتاپ‌ ها به کار گرفته می‌شود. این نشان‌ دهنده گستردگی کاربرد و تأثیر گذاری این مدل زبانی برجسته در زمینه‌ های مختلف است.

چالش‌ های استفاده از مدل زبانی بزرگ

با وجود توانمندی‌ های گسترده مدل‌های زبانی بزرگ، همچنان چالش‌ های عمده‌ ای وجود دارد. یکی از این چالش‌ ها، نیاز به داده‌ های آموزشی عظیم و متنوع است. مدل‌ های زبانی بزرگ برای آموزش نیازمند مقادیر انبوهی از داده‌ های متنوع هستند و تأمین چنین داده‌ هایی با حجم و کیفیت مناسب، چالش بزرگی است.

مشکلات ترجمه در متون پیچیده نیز یکی دیگر از چالش‌ های این حوزه است. مدل‌ های زبانی گاهی در ترجمه متون پیچیده و تخصصی دچار اشتباهات می‌شوند و این موضوع نیازمند توجه و تکمیل بیشتر است.

همچنین، تصمیم‌ گیری اخلاقی در تولید محتوای متنی یک چالش دیگر است. مدل‌ های زبانی در تولید محتوا باید مسائل اخلاقی را در نظر بگیرند و تعیین چارچوب‌ های مناسب برای این تصمیم‌ گیری‌ ها، چالش دیگری است که باید برطرف شود.

یکی دیگر از چالش‌ های اساسی در استفاده از مدل‌ های زبانی بزرگ، نیاز به منابع محاسباتی بالا است. این مدل‌ ها به دلیل تعداد بزرگی پارامتر ها و عمق شبکه‌ ها، از توانایی محاسباتی قوی برای آموزش و استفاده بهره‌ برداری می‌کنند. این موضوع نیازمند تجهیزات قدرتمند و منابع مالی زیادی است که می‌ تواند برای بسیاری از پروژه‌ ها ناممکن یا دشوار باشد.

مدل‌ های زبانی بزرگ برای آموزش و استفاده نیاز به قدرت محاسباتی بالایی دارند. این به دلیل تعداد زیاد پارامتر ها و عمق شبکه‌ های عصبی در این مدل‌ هاست.

در نتیجه، استفاده از چنین مدل‌ هایی نیازمند تجهیزات قدرتمند و بودجه‌ های هنگفتی است که برای بسیاری از پروژه‌ ها و سازمان‌ ها امکان‌ پذیر نیست. این محدودیت منابع محاسباتی یکی از چالش‌ های اساسی در به‌ کارگیری مدل‌ های زبانی بزرگ محسوب می‌شود.

علاوه بر نیاز به منابع محاسباتی بالا، داده‌ های آموزشی نیز از اهمیت بسزایی در توسعه مدل‌ های زبانی بزرگ برخوردارند. این مدل‌ ها برای آموزش و عملکرد بهتر نیازمند داده‌ های وسیع و متنوعی هستند که شامل طیف گسترده‌ ای از موضوعات و سبک‌ های مختلف است.

جمع‌ آوری داده‌ های مناسب و کافی برای آموزش مدل‌ های زبانی بزرگ می‌تواند چالشی دیگر باشد. مدل‌ های یادشده به داده‌های آموزشی وسیع و متنوع نیاز دارند تا بتوانند به طور مؤثری آموزش ببینند و عملکرد بهتری داشته باشند. این در حالی است که تهیه و جمع‌ آوری چنین داده‌ هایی ممکن است برای بسیاری از پروژه‌ ها دشوار باشد.

علاوه بر نیاز های محاسباتی و داده‌ای، مدل‌ های زبانی بزرگ باید به مفاهیم ضمنی و اطلاعات پنهان در متون نیز توجه کنند. نادیده گرفتن این موضوع می‌تواند منجر به تولید نتایج نا همخوان با انتظارات کاربر یا خروجی‌ های غیر منتظره و غلط شود.

ترجمه معانی ضمنی و تشخیص ارتباطات نهفته در متن‌ ها نیازمند توجه و تلاش‌ های خاص است. این موضوع ممکن است برای هوش مصنوعی و مدل‌ های زبانی بزرگ نیز به آسانی امکان‌ پذیر نباشد. این مدل‌ ها باید قادر باشند تا فراتر از معانی صریح و ظاهری متون، به درک مفاهیم پنهان و روابط ضمنی در آن‌ ها نیز دست یابند.

قدرت نسبی تولید متن نیز یکی دیگر از مسائل مهم در استفاده از مدل‌ های زبانی بزرگ است. این مدل‌ ها می‌توانند متون با ساختار و گرامر مناسب تولید کنند. اما در برخی موارد، تولید متون پیچیده‌ تر یا متون علمی ممکن است نیازمند تغییرات و بررسی اضافی باشد.

به‌ عبارت‌ دیگر، مدل‌ های زبانی بزرگ قابلیت تولید متون روان و گرامری را دارند. با این حال، هنگام تولید متون پیچیده‌ تر یا تخصصی‌ تر، این مدل‌ ها ممکن است با محدودیت‌ هایی مواجه شوند و متون تولیدی نیاز به بازبینی و ویرایش بیشتری داشته باشند.

علاوه بر موارد قبلی، قدرت تعمیم‌ پذیری مدل‌ های زبانی بزرگ از داده‌ های آموزشی به داده‌ های جدید نیز یک چالش قابل توجه است. امکان دارد این مدل‌ ها اطلاعات نهفته و خاصی را از داده‌ های آموزشی خود به دست آورند که در موارد جدید قابل‌ تعمیم نباشند.

به‌ عبارت دیگر، مدل‌های زبانی ممکن است در هنگام آموزش بر روی داده‌های خاص، الگوها و ویژگی‌های خاصی را بیاموزند که تنها در آن محدوده داده‌ ای کارآمد هستند. اما هنگام مواجهه با داده‌های جدید و متفاوت، توانایی تعمیم این الگوها و ویژگی‌ ها به درستی وجود نداشته باشد. 

این محدودیت در تعمیم‌ پذیری مدل‌ های زبانی، چالش دیگری است که باید در نظر گرفته شود. طراحی مدل‌ هایی با قابلیت تعمیم بیشتر به داده‌ های جدید، یکی از موضوعات مهم در توسعه مدل‌ های زبانی بزرگ است.

در نهایت، نکته دیگری که باید در نظر گرفت، تغییرات سریع در حوزه پردازش زبان طبیعی و تولید محتوای جدید است. با توجه به این موضوع، مدل‌ های زبانی بزرگ نیازمند به‌ روزرسانی پیوسته و تطابق با نوآوری‌ های روز هستند.

چنین تکاملی و همگام‌ سازی مدل‌ های زبانی با پیشرفت‌ های جدید می‌تواند به توسعه بهتر و بهبود کارایی این مدل‌ها در زمینه‌ های مختلف منجر شود. این امر همچنین می‌تواند بسیاری از چالش‌ های گفته‌ شده در زمینه مدل‌ های زبانی بزرگ را برطرف کند.

به‌طورکلی، لزوم به‌ روزرسانی پیوسته مدل های زبانی بزرگ و هماهنگ‌ سازی آن‌ ها با پیشرفت‌ های روز حوزه پردازش زبان طبیعی، یکی دیگر از موارد مهم در استفاده و توسعه این مدل‌ ها محسوب می‌ شود.

در مجموع، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) دارای توانایی‌ های قابل‌ توجهی در زمینه پردازش زبان طبیعی و تولید محتوای متنی هستند. با این حال، همچنان چالش‌ های عمده‌ ای در این حوزه وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرد.

یکی از چالش‌ های اساسی، نیاز به منابع محاسباتی بالا برای آموزش و استفاده از این مدل‌ هاست. همچنین، جمع‌ آوری داده‌ های آموزشی مناسب و متنوع نیز یک چالش جدی محسوب می‌شود. علاوه بر این، توجه به مفاهیم ضمنی و ارتباطات نهفته در متون، محدودیت‌ های مدل‌ ها در تولید متون پیچیده‌ تر، و چالش تعمیم‌ پذیری از داده‌ های آموزشی به داده‌ های جدید، از دیگر مسائل مهم در این زمینه هستند.